صنعت مرتبط با علم شیمی با چالش‌های قابل اطمینان بودن نتایج، کارآمد بودن روش‌ها و نوآوری روبه‌رو است. همچنین، این صنایع نیاز به روش‌هایی برای رشد و پایداری در جهان امروزه دارند. تولیدات و صنایع شیمیایی همواره به دنبال تکنولوژی‌های جدیدی برای پاسخ به نیاز‌های خود هستند و هوش مصنوعی یکی از مهم‌ترین راه حل‌های رویارویی با این چالش‌ها است. در این مطلب از مجله فرادرس می‌آموزیم نقش هوش مصنوعی در شیمی چیست و چگونه مسیر پیشرفت و پژوهش را در این علم هموار می‌سازد.

در ابتدای این مطلب می‌آموزیم نقش هوش مصنوعی در شیمی چیست. سپس کاربردها و معایب و مزایای استفاده از هوش مصنوعی در شیمی را بررسی می‌کنیم. در ادامه با ابزارهای هوش مصنوعی در شیمی آشنا شده و ویژگی‌ها و نکات هر یک را بررسی می‌کنیم. با مطالعه این مطلب تا انتها می‌توانید به شکلی کامل با هوش مصنوعی در شیمی آشنا شوید.

هوش مصنوعی در شیمی

شیمی حوزه‌ای سرشار از داده است که شامل ساختارهای پیچیده مولکولی، مسیرهای واکنش و حجم زیادی از داده‌های تجربی است. روش‌های سنتی تحلیل این داده‌ها، معمولا زمان‌بر و پرزحمت هستند، اما هوش مصنوعی، به‌ویژه یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep Learning)، با توانایی پردازش حجم عظیمی از داده‌ها، شناسایی الگوها و پیش‌بینی نتایج، می‌تواند این روند را بسیار سریع‌تر و دقیق‌تر کند.

از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در شیمی می‌توان به طراحی مولکول‌ها و کشف داروهای جدید، پیش‌بینی واکنش‌های شیمیایی و خواص مواد، بهینه‌سازی فرآیندهای شیمیایی، تحلیل داده‌های طیف‌سنجی و تسریع فرآیند کشف مواد جدید اشاره کرد. استفاده از هوش مصنوعی در این علم، می‌تواند نتایجی با سرعت و دقت بیشتر را ارائه دهد.

یادگیری هوش مصنوعی با فرادرس

هوش مصنوعی یکی از ابزارهای نوظهور علم داده و الگوریتم‌های ریاضی است که امروزه تقریبا در تمامی صنایع و مشاغل از آن استفاده می‌شود. با استفاده از هوش مصنوعی در شیمی می‌توان بسیاری از مسیرهای سنتزی مختلف برای تولید مواد و ترکیبات جدید را طراحی و استفاده کرد. برای یادگیری هوش مصنوعی باید با مفاهیمی چون انواع محیط‌ها، عامل‌ها و انواع جست‌و‌جو آشنا شد. پیشنهاد می‌کنیم برای یادگیری بیشتر این مفاهیم به مجموعه فیلم آموزش هوش مصنوعی فرادرس مراجعه کنید که با زبانی ساده ولی کاربردی به توضیح آن‌ها می‌پردازد.

همچنین، با مراجعه به فیلم‌های آموزش فرادرس که در ادامه آورده شده است،‌ می‌توانید به آموزش‌های بیشتری در زمینه هوش مصنوعی دسترسی داشته باشید.

کاربردهای هوش مصنوعی در شیمی

هوش مصنوعی به صنعت شیمی کمک می‌کند تا با بهبود بهره‌وری، کاهش هزینه‌ها و پشتیبانی از تصمیم‌گیری‌های بهتر، بر چالش‌ها غلبه کند. شیمیدان‌ها به کمک هوش مصنوعی می‌توانند حجم عظیمی از داده‌ها را تحلیل کنند، الگوها را شناسایی کرده و پیش‌بینی‌هایی دقیق ارائه دهند. همچنین هوش مصنوعی به دانشمندان این توان را می‌دهد که در دنیای پیچیده تحقیق و توسعه بهتر مسیر خود را پیدا کنند و تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند.

در ادامه برخی از کاربردهای هوش مصنوعی در شیمی را توضیح می‌دهیم.

شناخت خواص مولکولی

الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند اطلاعات شیمیایی را کاوش کنند و خواص مولکولی مختلف مانند سمیت،‌ انحلال‌پذیری و واکنش‌پذیری را پیش‌بینی و دسته‌بندی کنند. این کاربرد هوش مصنوعی در شیمی فرآیند شناخت خواص مواد را تسریع می‌کند و خطاهای احتمالی را در این فرآیند کاهش می‌دهد.

همچنین،‌ هوش مصنوعی در این زمینه می‌تواند به دانشمندان کمک کند که مولکول‌های فرضی را ارزیابی کنند.

طراحی مولکول ها

هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از طراحی کتابخانه‌های مجازی ترکیبات شیمیایی و بهینه‌سازی ساختارهای مولکولی به وسبله الگوریتم‌های تکرار شونده، به طراحی مولکول‌های جدید با ساختار مورد نظر کمک کند. استفاده از هوش مصنوعی در این حوزه امکان کشف روش‌ها و مواد جدید در سنتز شیمیایی را فراهم می‌کند.

کشف دارو

پلتفرم‌های کشف داروی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند پایگاه‌های داده گسترده‌ای از ترکیبات شیمیایی را تحلیل کرده، فعالیت آن‌ها را در برابر اهداف مشخص پیش‌بینی کنند و بهترین گزینه‌ها را برای تحقیقات بعدی اولویت‌بندی کنند. امروزه دانشمندان از هوش مصنوعی برای فرمولاسیون داروهای جدید و موثر برای درمان بیماری‌های مزمن و خطرناک استفاده می‌کنند.

واکنش سنتر بازگشتی

شیمیدانان از هوش مصنوعی برای برنامه‌ریزی کارآمدترین و مقرون به‌صرفه‌ترین مسیرهای سنتز استفاده می‌کنند. این کار با ایجاد مسیرهای سنتز بازگشتی و پیشنهاد مراحل سنتز بهینه‌سازی شده انجام می‌شود. در فرآیند سنتز بازگشتی، ابتدا محصول مورد نظر تعیین شده و با استفاده از آن مسیرهای و مواد اولیه ممکن برای تولید آن بررسی می‌شود.

در گذشته این روش به صورت دستی انجام می‌شد که بسیار زمان بر و پرهزینه بود.

پیش‌بینی آنالیز

با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، شیمیدانان می‌توانند مجموعه‌داده‌های پیچیده شیمیایی را تحلیل کرده، الگوها را شناسایی کنند و پیش‌بینی‌هایی درباره واکنش‌ها، ویژگی‌ها و رفتار مواد ارائه دهند. این قابلیت به پژوهشگران این امکان را می‌دهد که تصمیمات آگاهانه بگیرند و شرایط آزمایش را بهینه کنند.

ابزارهای هوش مصنوعی در شیمی

امروزه ابزارهای مختلفی برای استفاده از هوش مصنوعی در شیمی ارائه شده است که انجام بسیاری از فرآیندها و پژوهش‌های شیمی را سرعت بخشیده و دقت و کارایی آن‌ها را افزایش می‌دهند.

در ادامه این مطلب از مجله فرادرس، برخی از ابزارهای ارائه شده برای استفاده از هوش مصنوعی در شیمی را معرفی می‌کنیم.

کِم کوپایلوت (ChemCopilot)

«کِم کوپایلوت» (ChemCopilot)، یک ابزار هوش مصنوعی نوآورانه است که برای کمک به بهینه‌سازی فرآیندهای شیمیایی، افزایش کارایی و کاهش هزینه‌ها به شیمیدان‌ها کمک می‌کند. این سیستم از الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده‌های شیمیایی، پیش‌بینی نتایج و ارائه بینش‌های عملی استفاده می‌کند.

برخی از کاربردهای این هوش مصنوعی به شرح زیرند:

• بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
• پیش‌بینی نتایج آزمایش‌ها و بازده
• نظارت و پشتیبانی
• ادغام با سیستم‌های آزمایشگاهی و صنعتی

IBM RXN برای شیمی

IBM RXN برای شیمی یک پلتفرم ابری است که با استفاده از هوش مصنوعی، واکنش‌های شیمیایی را پیش‌بینی می‌کند. این ابزار از مدل‌های یادگیری عمیق که بر اساس میلیون‌ها آزمایش شیمیایی طراحی شده‌اند استفاده می‌کند و به شیمی‌دان‌ها در طراحی مسیرهای سنتزی برای تولید مولکول‌های مورد نظر خود کمک می‌کند.

مجموعه علوم مواد شرودینگر

مجموعه ابزارهای شرودینگر ترکیبی از مدل‌سازی مبتنی بر فیزیک و هوش مصنوعی را به کار می‌گیرد تا فرآیند کشف مواد و طراحی دارو را سرعت ببخشد. این پلتفرم شامل راهکارهایی برای دینامیک مولکولی، شیمی کوانتومی و اتصال لیگاند است.

• مدل‌سازی و شبیه‌سازی مولکولی با استفاده از هوش مصنوعی
• غربالگری مجازی با توان بالا
• تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای خواص مواد

دیپ کِم (DeepChem)

«دیپ کِم» (DeepChem) یک کتابخانه متن‌باز (Open-source library) است که برای یادگیری عمیق در شیمی استفاده می‌شود. این ابزار یک چارچوب منعطف برای ساختن و آموزش مدل‌های شیمیایی مانند ساختارهای ملوکولی، واکنش‌ها و فعالیت‌های زیستی را فراهم می‌کند. از مزایای این ابزار می‌توان به موارد زیر اشاره کرد.

• مدل‌های آماده برای کشف دارو و علم مواد
• پشتیبانی از اطلاعات شیمیایی و زیستی

اتم وایز (Atomwise)

«اتم وایز» (Atomwise) از هوش مصنوعی برای پیشبرد کشف دارو با استفاده از پیش‌بینی تمایل اتصال مولکول‌های کوچک به پروتئین‌های هدف استفاده می‌کند. این ابزار پلتفرمی به نام «اتم نت» (AtomNet) دارد که از یادگیری عمیق ماشین برای غربال میلیاردها ترکیب شیمیایی و شناسایی گزینه‌های دارویی استفاده می‌کند.

انفورماتیک سیترین

«انفورماتیک سیترین» (Citrine Informatics) در زمینه کشف و بهینه‌سازی مواد با استفاده از هوش مصنوعی فعالیت می‌کند. پلتفرم این شرکت ترکیبی از یادگیری ماشین و داده‌های علوم مواد است که به تسریع روند توسعه مواد جدید کمک می‌کند.

مولکول وان

«مولکول وان » (Molecule.one) یک پلتفرم هوش مصنوعی است که برای برنامه‌ریزی سنتز بازگشتی و سنتزهای شیمیایی استفاده می‌شود. این پلتفرم به شیمیدان‌ها کمک می‌کند که مسیرهای سنتزی کارآمدی برای تولید مولکول‌های کمپلکس بسازند.

مزایا و معایب استفاده از هوش مصنوعی در شیمی

استفاده از هوش مصنوعی در شیمی، موجب صرفه‌جویی در زمان و هزینه و تسریع روند توسعه محصولات می‌شود. با این وجود امروزه کمتر از ۵۰ درصد شرکت‌های شیمیایی از هوش مصنوعی برای پیشبرد فرآیندهای خود استفاده می‌کنند. این پدیده به دلیل وجود مشکلاتی چون نبودن تکنولوژی‌های مورد نیاز یا کیفیت پایین داده‌ها است. در ادامه مزایا و معایب استفاده از هوش مصنوعی در شیمی را توضیح می‌دهیم.

یکی از مهم‌ترین مزایای هوش مصنوعی در شیمی، پیش‌بینی و سنتز مواد شیمیایی جدید و ناشناخته در مدت زمان کم است. پیشنهاد می‌کنیم برای آشنایی بیشتر با روش‌های تولید مواد جدید، مطلب سنتز در شیمی مجله فرادرس را مطالعه کنید.

مزایای هوش مصنوعی در شیمی

در بخش تولید، هوش مصنوعی داده‌ها را تحلیل می‌کند تا ناکارآمدی‌ها را شناسایی کند، مشکلات احتمالی را پیش‌بینی کرده و پیشنهاداتی برای اصلاح فرآیند ارائه دهد. این کار باعث کاهش ضایعات، حفظ کیفیت، به حداقل رساندن زمان توقف و افزایش سرعت عملیات می‌شود. در حوزه تحقیق و توسعه، هوش مصنوعی حجم زیادی از داده‌ها را پردازش کرده و فرمولاسیون‌های بهینه را پیشنهاد می‌دهد. در ادامه مهم‌ترین مزایا استفاده از هوش مصنوعی در شیمی را بررسی می‌کنیم.

پژوهش سریع و کارآمد

استفاده از هوش مصنوعی در شیمی امکان آنالیز و بررسی حجم زیادی از داده‌ها را در زمان کم فراهم می‌کند. به کمک این ویژگی می‌توان ترکیبات شیمیایی جدید و فرآیندها را در زمان کمتر و با کارایی بیشتر طراحی و کشف کرد.

 مدل سازی پیش بینی بهبود یافته

هوش مصنوعی می‌تواند به محققان شیمی کمک کند تا مدل‌های پیش‌بینی دقیق‌تری برای واکنش‌ها و فرآیندهای شیمیایی ایجاد کنند که می‌تواند به شناسایی مشکلات و بهینه‌سازی تولید مواد شیمیایی کمک کند.

کاهش هزینه ها

هوش مصنوعی می‌تواند با ساده‌سازی فرآیندهای مختلف تحقیق و توسعه شیمیایی، از جمله طراحی مواد برای کشف دارو و بهینه‌سازی فرآیند، به شرکت‌های شیمیایی در کاهش هزینه‌ها کمک کند.

افزایش ایمنی

هوش مصنوعی می‌تواند به شرکت‌های شیمیایی کمک کند تا خطرات ایمنی بالقوه در تولید مواد شیمیایی را شناسایی کرده و پروتکل‌های ایمنی قوی‌تری را توسعه دهند که خطر حوادث و سوانح را به حداقل می‌رساند.

 تجربه کاربری پیشرفته و حفاظت محیط زیست

هوش مصنوعی می‌تواند با بهینه‌سازی فرآیندهای تولید و کاهش ضایعات و اثرات زیست‌محیطی، به شرکت‌های شیمیایی در توسعه محصولات و فرآیندهای پایدارتر کمک کند. پیشنهاد می‌کنیم برای یادگیری بیشتر در مورد روش‌های پایدار سنتزی و نقش شیمی در محیط زیست، فیلم آموزش شیمی محیط زیست فرادرس که لینک آن در ادامه آورده شده است را مشاهده کنید.

معایب هوش مصنوعی در شیمی

با وجود کاربردی بودن هوش مصنوعی در طراحی مسیرهای سنتزی یا سنتز بازگشتی و پیش‌بینی فرآورده‌های احتمالی، بسیاری از شرکت‌ها ترجیح میدهند از نیروی کار انسانی در پیشبرد اهداف خود استفاده کنند. از دلایل این پدیده می‌توان به کند بودن روند به‌کارگیری هوش مصنوعی در شیمی و محیط‌های تحقیقاتی، کمبود مهارت‌های تخصصی، کمبود داده‌های با کیفیت و مسئله اعتماد به هوش مصنوعی اشاره کرد.

در ادامه برخی از این معایب را توضیح می‌دهیم.

فناوری‌های نوپا

با وجود اینکه هوش مصنوعی در حوزه‌هایی مانند پردازش زبان طبیعی و تشخیص تصویر پیشرفت زیادی داشته، در شیمی و فرآیندهای تحقیق و توسعه هنوز در حال رشد است. به همین دلیل، تطبیق الگوریتم‌های هوش مصنوعی با نیازهای پیچیده آزمایشگاه‌ها می‌تواند دشوار باشد.

کمبود مهارت‌های تخصصی

استفاده از هوش مصنوعی در شیمی نیازمند افراد متخصصی است که هم در زمینه هوش مصنوعی و هم در زمینه شیمی تجربه داشته باشند. پیدا کردن این دسته از نیروهای انسانی می‌تواند برای بسیاری از شرکت‌ها و صنایع چالش برانگیز باشد.

کمبود داده‌های باکیفیت

الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای پیش‌بینی به داده نیاز دارند، اما در بسیاری از آزمایشگاه‌ها، داده‌ها ناقص یا پراکنده هستند و فرمت و پروتکل استانداردی برای ثبت آن‌ها وجود ندارد. این موضوع کار با AI را سخت‌تر می‌کند.

مسئله اعتماد و شفافیت

صنایع شیمیایی و داروسازی به شدت تحت نظارت و مقررات هستند و نیاز به شفافیت و قابلیت ردیابی بالایی دارند. مدل‌های هوش مصنوعی که توضیح‌پذیری کمی دارند، می‌توانند مانع پذیرش این فناوری شوند.

سایر معایب

از دیگر معایب استفاده از هوش مصنوعی در شیمی می‌توان به هزینه‌بر بودن استفاده از هوش مصنوعی و عدم قطعیت در بازگشت سرمایه، محدود بودن یا سوگیری داده‌ها، محدودیت در تعمیم‌پذیری و نیاز به منابع محاسباتی اشاره کرد.

همچنین، نگرانی‌های اخلاقی، چالش‌های ادغام در زیرساخت‌های موجود و اهمیت تخصص و قضاوت انسانی نیز از سایر معایب استفاده از هوش مصنوعی در شیمی است.